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时间：2021-11-23
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1、进入夏天，少不了一个热字当头，电扇空调陆续登场，每逢此时，总会想起那一把蒲扇。蒲扇，是记忆中的农村，夏季经常用的一件物品。 记忆中的故乡，每逢进入夏天，集市上最常见的便是蒲扇、凉席，不论男女老少，个个手持一把，忽闪忽闪个不停，嘴里叨叨着“怎么这么热”，于是三五成群，聚在大树下，或站着，或随即坐在石头上，手持那把扇子，边唠嗑边乘凉。孩子们却在周围跑跑跳跳，热得满头大汗，不时听到“强子，别跑了，快来我给你扇扇”。孩子们才不听这一套，跑个没完，直到累气喘吁吁，这才一跑一踮地围过了，这时母亲总是，好似生气
2、的样子，边扇边训，“你看热的，跑什么？”此时这把蒲扇，是那么凉快，那么的温馨幸福，有母亲的味道！ 蒲扇是中国传统工艺品，在我国已有三千年多年的历史。取材于棕榈树，制作简单，方便携带，且蒲扇的表面光滑，因而，古人常会在上面作画。古有棕扇、葵扇、蒲扇、蕉扇诸名，实即今日的蒲扇，江浙称之为芭蕉扇。六七十年代，人们最常用的就是这种，似圆非圆，轻巧又便宜的蒲扇。 蒲扇流传至今，我的记忆中，它跨越了半个世纪，也走过了我们的半个人生的轨迹，携带着特有的念想，一年年，一天天，流向长长的时间隧道，袅多元回归补充已
3、读目的回顾一元线性回归应用场合了解回归的几种类型了解多元线性回归的应用场合掌握多元线性回归的分析方法直接利用回归先利用逐步回归寻找合适的自变量，再进行回归先利用最佳子集回归寻找合适的自变量，再进行回归掌握多元共线性问题的解决办法范例1：巴特勒运输公司经理们这时开始考虑，也许日常行驶时间不仅跟行驶距离有关，还跟运货次数有关，试求：行驶时间与行驶距离及运货次数之间的关系式。我们可以考虑使用多元回归！范例1：巴特勒运输公司范例1：巴特勒运输公司这时，R2由原来的66.4%上升到现在的90.4%,现在能解释
4、90.4%的变异比例。模型拟合得更好了！范例1：巴特勒运输公司由于增加自变量的数量将会影响到因变量中的变异性被估计的回归方程解释的变异比，为了避免高估这一影响，所以许多分析学家提出用自变量的数量去修正R²的值，R²调整的计算公式如下：n=数据的行数;前面案例中n=10.p=项数(包含常数项,如Y=kx+b;则p=2,前面案例中p＝3)R²调整值越大说明通常说明该方程式越合适。R²调整值范例1：巴特勒运输公司S越小越好，当S=0时，R2＝100％范例1：巴特勒运输公司在方差分析表中的P值小于0.05,
5、代表整个方程是统计上显著的，也就是行驶时间至少与与行驶距离或运货次数之间的一个或两个因子间的数学关系是显著的。范例1：巴特勒运输公司行驶距离和送货次数的P值都小于0.05,说明两个因子都属于显著因子。练习1:多元回归练习1:
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